Historia del desarrollo de MQL5.community

El entrenamiento offline del modelo se realiza sobre los datos de una muestra de entrenamiento previamente preparada. Esto nos ofrecerá una serie de ventajas, pero la información sobre el entorno estará muy comprimida con respecto al tamaño de la muestra de entrenamiento, lo que, a su vez, limitará el alcance del estudio. En este artículo, querríamos familiarizarnos con un método que permite llenar la muestra de entrenamiento con los datos más diversos posibles.

El presente artículo supone una guía de programación en MQL5 para principiantes que le abrirá la puerta al fascinante mundo del trading algorítmico. Aquí aprenderá los fundamentos de MQL5, el lenguaje de programación para estrategias comerciales en MetaTrader 5, que le guiará en el mundo del trading automatizado. Desde la comprensión de los conceptos básicos hasta los primeros pasos en la programación, este artículo está diseñado para liberar el potencial del trading algorítmico para todos los lectores, incluso para aquellos que no tienen absolutamente ninguna experiencia en programación. Espero que disfrute de este viaje al mundo del trading con MQL5.

En este artículo, crearemos un modelo de bosque aleatorio en Python, entrenaremos el modelo y lo guardaremos como un pipeline ONNX con preprocesamiento de datos. Además, usaremos el modelo en el terminal MetaTrader 5.

Este artículo supone la introducción a toda una serie de artículos sobre programación. Partimos del supuesto de que el lector no se ha enfrentado nunca a la programación. Así que empezaremos por lo básico. Nivel de conocimientos de programación: principiante absoluto.

El stop loss y el take profit pueden tener una influencia significativa en los resultados de las transacciones. En este artículo, veremos varias formas de buscar órdenes stop óptimas.

En este artículo revisaremos la estructura de los búferes de los indicadores de periodo y símbolo múltiple y organizaremos la muestra de los búferes de color de estos indicadores en el gráfico.

En este artículo, hablaremos de la aplicación práctica de la cuantificación en la construcción de modelos arbóreos. Asimismo, analizaremos los métodos de selección de tablas cuantificadas y el preprocesamiento de datos. El material se presentará sin fórmulas matemáticas complejas, en un lenguaje accesible.

En este artículo, hablaremos de la aplicación teórica de la cuantificación en la construcción de modelos arbóreos. Asimismo, analizaremos los métodos de cuantificación implementados en CatBoost. El material se presentará sin fórmulas matemáticas complejas, en un lenguaje accesible.

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.